✅ آرشیو کامل علم داده این فایل شامل آرشیو کامل آموزش‌های علم داده از سایت Daily Dose of Data Science است و شامل مقالات و مطالب مختلف در زمینه‌های گوناگون علم داده است. 📑 سرفصل‌های مطالب: 📊 یادگیری ماشین (Machine Learning): یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت معرفی یادگیری عمیق 📉 تحلیل داده‌ها (Data Analysis): روش‌های پیشرفته تحلیل داده تجسم داده‌ها 🧠 یادگیری عمیق (Deep Learning): شبکه‌های عصبی کاربردهای یادگیری عمیق 🔍 داده‌های کلان (Big Data): ابزارها و تکنیک‌ها تحلیل داده‌های حجیم 📈 روش‌های آماری (Statistical Methods): آزمون‌های فرضیه تحلیل رگرسیون ⚙️ پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP): تکنیک‌های پردازش متون کاربردهای NLP با استفاده از این آرشیو، می‌توانید دانش خود را در زمینه علم داده به طور جامع افزایش دهید. #علم_داده #یادگیری_ماشین #تحلیل_داده #یادگیری_عمیق #داده‌های_کلان #روش‌های_آماری #پردازش_زبان_طبیعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🔍 گزارشی جامع از بازار کار تحلیلگران داده در سال ۲۰۲۴ با بررسی ۱۰۰۰ آگهی شغلی توسط 365datascience منتشر شده: 📊 زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL با ۵۲.۹٪ و پایتون با ۳۱.۲٪ پرطرفدارترین زبان‌ها 📊 ابزارهای مصورسازی داده: Power BI (۲۹٪) و Tableau (۲۶.۲٪) بسیار مورد تقاضا هستند 📦 مهارت‌های مهندسی داده: ETL (۹.۲٪)، پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (۸.۲٪)، و مدیریت داده‌لیک‌ها (۶.۷٪) 📊 تحلیل آماری: SAS (۱۱.۸٪) و SPSS (۳.۷٪) 🖥 ابزارهای داده‌کاوی: ۹٪ آگهی‌ها مهارت‌های داده‌کاوی را طلب می‌کنند 📉 مدل‌سازی پیش‌بینی: در ۲.۷٪ آگهی‌ها به عنوان مهارت مهم ذکر شده است 📊 مهارت‌های یادگیری ماشین: ۷.۴٪ آگهی‌ها مهارت‌های یادگیری ماشین را طلب می‌کنند #تحلیلگر_داده #بازارکار #یادگیری_ماشین #SQL #پایتون #Tableau #PowerBI #مهندسی_داده #داده_کاوی #تحلیل_آماری #مدلسازی_پیشبینی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 سوالات و پاسخ‌های مصاحبه علم داده 📘 این جزوه شامل ۱۲۰ سوال واقعی یا الهام گرفته از مصاحبه‌های علم داده است که به شما کمک می‌کند تا برای نقش دانشمند داده آماده شوید. 🔍 سرفصل‌ها: 📊 مدل‌سازی پیش‌بینی 💻 برنامه‌نویسی و پایگاه‌داده‌ها 📈 احتمال و آمار 🔬 آزمایش و استنتاج 🛠 ابزارها و مهارت‌ها 🌐 کلان داده‌ها 🤖 یادگیری ماشین 🧮 بهینه‌سازی 🔄 الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها 📉 تحلیل داده و متریک‌های محصول #علم_داده #مصاحبه #آموزش #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 صد کاربرد هوش مصنوعی مولد 📘 این داکیومنت شما را با بیش از 100 مثال و کاربرد واقعی هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف آشنا می‌کند. 🔍 سرفصل‌ها و توضیحات: 🤖 چت‌بات‌های هوش مصنوعی: بهبود تعاملات مشتریان 🔍 عوامل جستجوی متنی: جستجوی هوشمند و دقیق 📊 تجزیه و تحلیل داده‌ها: تصمیم‌گیری مبتنی بر داده ✍️ تولید محتوا: تولید متون، تصاویر و ویدیوها 🤝 اتوماسیون فرآیندها: افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها 🚗 خودروسازی: خودروهای هوشمند و خودران 🏠 املاک و مستغلات: تحلیل بازار و پیش‌بینی روندها 👨‍💼 منابع انسانی: استخدام و مدیریت هوشمند 🛒 خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک: شخصی‌سازی تجربه خرید 💼 بانکداری و امور مالی: مدیریت ریسک و پیشگیری از تقلب 🏥 بهداشت و درمان: تشخیص و درمان هوشمند 🎨 طراحی: خلق آثار هنری و طراحی‌های نوآورانه ⚖️ حقوقی: تحلیل و پیش‌بینی نتایج قانونی #هوش_مصنوعی #تکنولوژی #کتاب_الکترونیک #آموزش #کاربرد_هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🌟 کتابچه MLOps دیتا بریکس | The Big Book of MLOps 📘 این کتابچه که توسط Databricks در سال 2023 منتشر شده، راهنمای جامع و کاربردی برای بهینه‌سازی فرآیندهای عملیات ماشین‌ یادگیری (MLOps) است. این کتاب به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های ML را به طور موثرتری ایجاد، استقرار و نگهداری کنید. 🔍 سرفصل‌ها شامل: 🏗 معماری مرجع (Reference Architecture) 🖥 الگوهای استقرار ML (ML Deployment Patterns) 📊 سرویس‌دهی مدل‌ها (Model Serving) 📈 نظارت بر دریاچه‌داده‌ها (Lakehouse Monitoring) 🧠 LLMOps: عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps) ⚙️ مهندسی داده (Data Engineering) 📚 تصمیم‌گیری‌های طراحی (Design Decisions) 🚀 استقرار در محیط‌های مختلف (Development, Staging, Production) 🧪 آزمایش و استنتاج (Experimentation and Inference) #MLOps #یادگیری_ماشین #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

✅ چارچوب گارتنر برای تعیین سیاست‌های سازمانی در استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی چارچوب گارتنر راهنمایی جامع برای انتخاب سیاست‌های استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی (Large Language Models) توسط سازمان‌ها ارائه می‌دهد. این سیاست‌ها با توجه به نوع داده‌ها و استفاده‌ی مورد نظر به چهار حالت تقسیم می‌شوند: محتوای غیر حساس (𝐍𝐨𝐧-𝐒𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐭): اگر داده‌ها و محتوای سازمانی عمومی و غیر حساس هستند، نیازی به کنترل‌های پیچیده نیست. در این حالت، مدل‌های زبانی عمومی مانند ChatGPT بدون نیاز به اقدامات حفاظتی خاص قابل استفاده هستند. هزینه‌های این رویکرد ناچیز است. اطلاعات شخصی و مالکیت فکری (𝐏𝐈𝐈/𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐈𝐏): در مواردی که محتوای تولیدی شامل اطلاعات شخصی (Personally Identifiable Information - PII) یا مالکیت فکری سازمانی (Enterprise Intellectual Property - IP) است، مدل‌ها باید با سیاست‌های حریم خصوصی (Privacy Policies) سازگار باشند تا از نشت اطلاعات حساس جلوگیری شود. این مدل‌ها معمولاً از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی امن (Secure APIs) دسترس‌پذیر هستند و هزینه‌ی بیشتری نسبت به مدل‌های عمومی دارند. داده‌ها و سیاست‌های سازمانی (𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐨𝐥𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬): در صورتی که نیاز به استفاده از داده‌های داخلی و سیاست‌های سازمانی باشد، مدل‌های زبانی باید با این داده‌ها و سیاست‌ها سازگار شوند. این مدل‌ها در محیط‌های کنترل‌شده مانند سرویس‌های ابری سازمانی (Cloud Instances) اجرا می‌شوند و از تکنیک‌هایی مانند مهندسی خواسته‌ها (Prompt Engineering) بهره می‌برند. این حالت برای سازمان‌هایی که به کنترل کامل بر داده‌های خود نیاز دارند، مناسب است و هزینه‌های بیشتری به همراه دارد. سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها (𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐅𝐢𝐧𝐞 𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐮𝐬𝐭𝐨𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): برای سازمان‌هایی که نیاز به بهبود عملکرد مدل‌ها و تطبیق آنها با نیازهای خاص خود دارند، استفاده از مدل‌های سفارشی‌سازی شده با لایه‌های اضافی (Custom Layers) و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) ضروری است. این رویکرد شامل توسعه مدل‌های خاص با استفاده از داده‌های سازمانی و تنظیم دقیق آنهاست. هزینه‌های این روش بسیار بالا است و معمولاً برای کاربردهای خاص و مهم سازمانی به کار می‌رود. این چارچوب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با توجه به حساسیت داده‌ها و نیازهای خود، سیاست مناسب برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ را انتخاب کنند. #هوش_مصنوعی #مدلهای_زبانی #حریم_خصوصی #گارتنر #هوش_مصنوعی_در_سازمانها ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

📘 آینده هوش مصنوعی این ارائه #فارسی به بررسی تحولات پرشتاب در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد و تصویری جامع از وضعیت کنونی و آینده این فناوری ارائه می‌دهد. 🔍 مباحث موجود: 🌟 مقدمه: بررسی اهمیت و تحولات هوش مصنوعی. 🧠 واژه‌نامه هوش مصنوعی: تعاریف و مفاهیم کلیدی. 📈 روند تکامل هوش مصنوعی: تغییرات و پیشرفت‌ها. 🤔 تصورات نادرست از هوش مصنوعی: رفع ابهامات و باورهای اشتباه. 💼 کاربردها و تاثیرات: نحوه تاثیر هوش مصنوعی بر جنبه‌های مختلف زندگی. ✍️ ارائه دهندگان: علیرضا نصر اصفهانی، اسمهان حکاک، زینب زارعی #هوش_مصنوعی #فناوری_پیشرفته #تحولات_دیجیتال #علم_داده #آینده_تکنولوژی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🔥 "چالش‌های پیشرفته برای مصاحبه پایتون" 📄 این داکیومنت شامل "120 سوال پیشرفته مصاحبه پایتون" است و برای آماده‌سازی شما در مصاحبه‌های فنی پایتون طراحی شده است. مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته پایتون را در بر می‌گیرد و شامل بخش‌های زیر است: 🔧 مفاهیم پایه‌ای و ترفندهای کارآمد: مانند استفاده از "pass" و کاهش زمان اجرای حلقه‌ها (Loop Unrolling). 🌐 توسعه وب با Flask: مزایای استفاده از Flask در پروژه‌های میکروسرویس (Microservices Architecture). 🔍 مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته: شامل دکوریتورها (Decorators) و مدیریت حافظه (Memory Management). 🧠 چالش‌های الگوریتمی: مثل مرتب‌سازی داده‌ها (Sorting Algorithms) و جستجوی دودویی (Binary Search). #پایتون #مصاحبه_فنی #برنامه_نویسی #توسعه_وب #الگوریتم #میکروسرویس ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

📚 واژه‌نامه علوم داده این داکیومنت حاوی بیش از ۱۰۰ اصطلاح تخصصی در حوزه علوم داده است که به ترتیب حروف الفبا آورده شده‌اند. تعاریف کاملی از مفاهیم پایه‌ای ارائه می‌دهد. این داکیومنت به ویژه برای دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری مفاهیم علوم داده بسیار مفید است. #واژه‌نامه #علوم_داده #یادگیری_ماشین #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی_در_سازمانها ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

📊 تأثیر بایاس (Bias) در تحلیل داده‌ها (Data Analysis) 🤖 در این فایل به بررسی انواع بایاس‌ها که ممکن است در هر مرحله از تحلیل داده‌ها - از پرسش (Ask) تا اقدام (Act) - رخ دهد، پرداخته شده است. این بایاس‌ها می‌توانند نتایج تحلیل را تحریف کنند و منجر به تصمیم‌گیری‌های نادرست (Misleading Decisions) شوند. آگاهی از این بایاس‌ها و تلاش برای کاهش آنها، کلید دستیابی به تحلیل‌های دقیق (Accurate Analysis) و تصمیمات بهتر است. 🔍 #تحلیل_داده #بایاس #تصمیم_گیری #علم_داده #BI #مدیریت_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🎉 هفته رایگان DataCamp آغاز شد! 🎉 🎓 برای یادگیری مهارت‌های داده‌کاوی، برنامه‌نویسی و علم داده آماده‌اید؟ از امروز به مدت یک هفته می‌توانید به تمامی دوره‌های DataCamp به صورت کاملاً رایگان دسترسی داشته باشید و با گذراندن دوره‌ها، گواهینامه معتبر دریافت کنید. ⏰ فرصت را از دست ندهید و همین حالا شروع کنید! 📢 این خبر عالی را با دوستان علاقه‌مندتان به اشتراک بگذارید تا آن‌ها هم بهره‌مند شوند. 🔗 ثبت‌نام و شروع یادگیری ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

🏴ایام سوگواری شهادت رسول اکرم حضرت محمد (صلی الله علیه و آله) ، امام حسن مجتبی و امام رضا (علیهما السلام) تسلیت باد. 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📄 راهنمای جامع SQL برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها این راهنمای کاربردی برای زبان SQL (Structured Query Language) شامل تمامی دستورات پایه و پیشرفته می‌باشد که به شما در مدیریت و تحلیل داده‌های دیتابیس کمک می‌کند. از نحوهٔ نوشتن کوئری‌های ساده تا اجرای عملیات پیچیده مانند JOIN ها و توابع پنجره‌ای (Window Functions)، تمامی موارد مهم در این راهنما پوشش داده شده است. 🌐🛠 #SQL #دیتابیس #برنامه_نویسی #کوئری #آموزش_SQL ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 خلاصه جامع از اصول و فرمول‌های آماری | Cheat Sheet 🔢📉 این برگه تقلب یک راهنمای کامل و کاربردی برای دانشجویان و تحلیل‌گران داده است که شامل مفاهیم کلیدی و فرمول‌های مهم در آمار می‌باشد. در این خلاصه، موضوعاتی مانند میانگین، میانه، انحراف معیار، توزیع نرمال، احتمالات، آزمون‌های فرضیه، و رگرسیون ساده به تفصیل آورده شده است. همچنین به توزیع دوجمله‌ای، قضیه حد مرکزی و آزمون t نیز پرداخته شده است. این راهنما برای مرور سریع قبل از آزمون و همچنین انجام تحلیل‌های آماری ضروری، ایده‌آل است. مفاهیم پیشرفته‌تری مانند تشخیص نقاط پرت (Outliers)، قوانین احتمال و تحلیل رگرسیون چندگانه نیز به همراه مثال‌ها و فرمول‌ها توضیح داده شده است. #آمار #تحلیل_داده #آزمون_فرضیه #رگرسیون #توزیع_نرمال #CheatSheet ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🚀 راهنمای جامع عملیات یادگیری ماشین (MLOps) 🔧 این مستند، راهنمایی کامل برای پیاده‌سازی و مدیریت عملیات یادگیری ماشین (MLOps) ارائه می‌دهد. MLOps ترکیبی از DevOps و Machine Learning است که هدف آن تسهیل فرآیندهای توسعه، آزمایش، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین است. ⏩ در این راهنما، موضوعاتی مانند افزایش سرعت تکرار در توسعه سیستم‌های ML، اتوماتیک‌سازی تست و استقرار، مدیریت تغییرات در کد و داده‌ها، نسخه‌بندی دارایی‌های ML، و نظارت بر مدل‌ها و ویژگی‌ها به صورت کامل توضیح داده شده است. 💼 همچنین، بهترین روش‌ها برای کاهش خطاهای مدلی، پیشگیری از بایاس و مدیریت تغییرات داده ارائه شده است. #MLOps #یادگیری_ماشین #DevOps #مدیریت_مدل #تست_اتوماتیک #نسخه_بندی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

نقش‌های کلیدی در تیم‌های علم داده این تصویر سه نقش اصلی در تیم‌های علم داده را نشان می‌دهد: 🛠 مهندس داده (Data Engineer): مسئولیت جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای را بر عهده دارد. مهارت‌هایی مانند طراحی پایگاه داده (Database Design)، مدیریت اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)، و مدل‌سازی داده (Data Modelling) از جمله مهارت‌های کلیدی این نقش هستند. 📊 دانشمند داده (Data Scientist): دانشمند داده بر تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها تمرکز دارد. از ابزارهایی مانند پایتون (Python)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modelling) برای استخراج ارزش از داده‌ها استفاده می‌کند و نتایج را با بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization) ارائه می‌دهد. 💼 ذی‌نفعان کسب‌وکار (Business Stakeholders): این گروه به تبیین نیازها و اهداف کسب‌وکار پرداخته و با استفاده از تفکر انتقادی (Critical Thinking) و هوش تجاری (Business Intelligence)، تصمیمات مبتنی بر داده می‌گیرند و یافته‌ها را به دیگران منتقل می‌کنند. #مهندسی_داده #دانشمند_داده #کسب_و_کار #علم_داده @DataPlusScience

⚪️ دوره کاربردی پزشکی نوین با هوش‌مصنوعی ⚪️ 🔹بررسی ترندھا و تغییرات به‌روز دانشگاه ھای مطرح 🔹 کسب توانایی تطبیق ترندھا با زیرساخت‌ھا و امکانات موجود در ایران 🔹 فرصت شبکه‌سازی با اساتید مجرب بین‌المللی 🔹 فرصت دریافت امتیاز بازآموزی 🔴 نحوه برگزاری: وبینار آنلاین 🔴 ۳۰ درصد تخفیف دانشجویی و ثبت‌نام زود هنگام 🔥 ارائه گواهی قابل ترجمه از آکادمی زندگی شاد ، مجری وزارت بهداشت 🟡 مخاطبین: ـ پزشکان و کادر درمان ـ دانشجویان رشته‌های پزشکی، پیراپزشکی و همه دانشجویان رشته‌های علوم پزشکی ـ متخصصان حوزه IT و علاقه‌مندان استفاده از هوش مصنوعی در سلامت 🔻🔺لینک ثبت نام 👇🏼🔺🔻 https://eseminar.tv/wb144019 جهت کسب اطلاعات بیشتر شماره تماس خود را به آیدی زیر ارسال کنید @HappylifeAdmin #آکادمی_زندگی_شاد #هوش_مصنوعی #دوره_تخصصی #پزشکی_نوین #مدرسه_کاربردی 🆔@happylifeac @DataPlusScience

📊 کتاب علم داده کاربردی علم داده کاربردی (Applied Data Science) کتابی جامع است که به بررسی مفاهیم اصلی علم داده می‌پردازد. این کتاب به‌ویژه برای افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کنند، بسیار ارزشمند است. 🔍 فصل‌های مهم کتاب: 💻 پیش‌نیازهای برنامه‌نویسی: آشنایی با یونیکس (Unix) کنترل نسخه با گیت (Version Control with Git) 📉 مدل‌های رگرسیون: رگرسیون خطی و لوجستیک (Linear & Logistic Regression) منظم‌سازی و تکنیک‌های عددی (Regularization & Numerical Techniques) 📝 پردازش متن و طبقه‌بندی: عبارات منظم (Regular Expressions) درخت تصمیم و جنگل تصادفی (Decision Trees & Random Forest) 🚀 بهینه‌سازی پایتون: حافظه و موازی‌سازی (Memory & Parallelism) Numba و Cython این کتاب یک منبع کلیدی برای یادگیری و تسلط بر علم داده است. #علم_داده #رگرسیون #پردازش_متن #پایتون ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 گزارش روندهای داده و هوش مصنوعی 2024 (Data and AI Trends Report 2024) 🔍 این گزارش گوگل به بررسی آخرین فرصت‌ها، تکنولوژی‌ها و مهارت‌های لازم در دنیای داده و هوش مصنوعی (AI) پرداخته است. ظهور هوش مصنوعی مولد (Gen AI) به عنوان یک تحول بزرگ معرفی شده که صنایع مختلف را تحت تاثیر قرار داده و نیاز به دسترسی، مدیریت و فعال‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را بیشتر از همیشه نمایان کرده است. 🔧 اصلی ترین نکات و ترندهایی که در این گزارش به آن پرداخته شده است: تاثیر هوش مصنوعی مولد بر سرعت دسترسی به بینش‌ها در سازمان‌ها اهمیت حاکمیت داده (Data Governance) برای نوآوری‌های هوش مصنوعی مدرن‌سازی سریع پلتفرم‌های داده در سال 2024 ترکیب نقش‌های داده و هوش مصنوعی افزایش دموکراتیزه شدن دسترسی به داده‌ها و بینش‌ها #روندهای_داده #هوش_مصنوعی #GenAI #حاکمیت_داده #نوآوری #گوگل ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

⭐️ ثبت‌نام استارکمپ Machine Learning پیشرفته دانشکار شروع شد! 💻📊 مناسب افراد فعال در حوزه دیتا ساینس و دیتا آنالیز و که به دنبال ارتقا خود در این زمینه هستن. 🔽 مباحث این استارکمپ: 🔸Ensemble Algorithm 🔸Anomaly Detection 🔸Machine Learning Pipeline 🔸Feature Selection 💼 این دوره پروژه‌محوره با نیازهای شرکت‌ها تطابق داره تا شما رو برای بازار کار و ارتقا شغلی آماده کنه. 🤖🐍 برای این دوره باید آشنایی مقدماتی با پایتون و ماشین لرنینگ داشته باشین. ✅ ثبت‌نام و مشاوره رایگان: 🔗 https://dnkr.ir/6pPVa @DataPlusScience

📊 نقشه راه تحلیل‌گر داده (Data Analyst Roadmap) این داکیومنت، نقشه راهی جامع برای یادگیری مهارت‌های کلیدی و فنی مورد نیاز تحلیل‌گران داده است. هر صفحه مراحل یادگیری و منابع مرتبط را توضیح می‌دهد. 📄 ساختار کلی هر صفحه: معرفی مهارت یا مرحله: هر صفحه با توضیح کوتاهی درباره یکی از مراحل یادگیری یا مهارت‌های مورد نیاز شروع می‌شود. منابع آموزشی: لینک به دوره‌های آنلاین و ابزارهای یادگیری (مثل Coursera، Udacity). تمرین و پروژه‌های عملی: پیشنهاد تمرین‌های عملی یا کار با مجموعه‌داده‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها. 🔧 مهارت‌هایی که در داکیومنت به آن ها اشاره شده است: تحلیل داده (Data Analytics) SQL و Python مصورسازی داده (Data Visualization) پروژه‌های عملی با داده‌های واقعی مهارت‌های نرم (ارتباطات، تفکر انتقادی) آماده‌سازی برای مصاحبه و بازار کار 📢 #تحلیل_داده #SQL #Python #مصورسازی_داده #مهارتهای_نرم #پروژه_عملی #مصاحبه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 فناوری‌هایی که هر تحلیل‌گر داده باید بداند (Tech Stack for Data Analysts) 💡این تصویر مجموعه‌ای از ابزارها و فناوری‌های کلیدی را معرفی می‌کند که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت در حرفه خود باید با آنها آشنا باشد. این ابزارها به دسته‌های مختلفی از جمله مصورسازی داده (Data Visualization)، برنامه‌نویسی (Programming)، تحلیل داده (Data Analysis)، و ذخیره‌سازی و پایگاه داده (Database and Data Storage) تقسیم شده‌اند. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization): شامل Excel، Tableau، و Power BI برای نمایش بصری داده‌ها. برنامه‌نویسی (Programming): زبان‌هایی مانند Python، SQL و R برای تحلیل و پردازش داده‌ها. تحلیل داده‌ها (Data Analysis): با ابزارهایی نظیر Pandas و Numpy برای انجام تحلیل‌های آماری. پاک‌سازی و تغییر شکل داده‌ها (Data Cleaning & Transformation): ابزارهایی مانند OpenRefine و Talend برای تمیز کردن داده‌ها. تحلیل آماری (Statistical Analysis): ابزارهایی همچون Excel، SPSS و R برای انجام تحلیل‌های آماری. 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠 8 تکنیک پیشرفته مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین این تصویر به معرفی ۸ تکنیک کلیدی در مهندسی ویژگی (Feature Engineering) می‌پردازد که می‌تواند به بهبود مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند: 🔹 ویژگی‌های چندجمله‌ای: ایجاد روابط غیرخطی برای شناسایی الگوهای پیچیده. 🔹 کدگذاری هدف: تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی با میانگین هدف؛ مناسب برای تعداد زیاد دسته. 🔹 هش کردن ویژگی‌ها: کاهش ابعاد ویژگی‌ها به فضای کوچکتر؛ بهینه برای حافظه و محاسبات. 🔹 ویژگی‌های تأخیری: استفاده از مقادیر گذشته در داده‌های زمانی؛ مناسب برای شناسایی الگوهای زمانی. 🔹 دسته‌بندی: گروه‌بندی داده‌های پیوسته به بازه‌های گسسته؛ کاهش نویز و ساده‌سازی. 🔹 تعاملات ویژگی: ترکیب ویژگی‌ها برای کشف روابط پیچیده‌تر. 🔹 کاهش ابعاد: حفظ اطلاعات اصلی با کاهش تعداد ویژگی‌ها؛ بهبود کارایی و جلوگیری از بیش‌برازش. 🔹 تجمیع گروهی: محاسبه آمارهای خلاصه برای گروه‌های داده؛ تقویت قدرت پیش‌بینی. #مهندسی_ویژگی #یادگیری_ماشین #پردازش_داده #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🤖 ده پرسش رایج در مصاحبه‌های مدل‌های زبانی بزرگ: ۱. تعریف مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) ۲. سنجش کارایی ۳. یادگیری با نمونه‌های اندک (few-shot learning) ۴. رفع خروجی‌های نامناسب یا نادرست ۵. تفاوت رمزگذار (encoder) و رمزگشا (decoder) ۶. مقایسه با مدل‌های آماری سنتی ۷. مفهوم پنجره متنی (context window) ۸. تعریف ابَرپارامتر (hyperparameter) ۹. توضیح سازوکار توجه (attention mechanism) ۱۰. چالش‌های استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ #مصاحبه_هوش_مصنوعی #یادگیری_ژرف #پردازش_زبان_طبیعی #مدل_زبانی_بزرگ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

میلاد مسعود پیامبر مهربانی حضرت محمد صلی‌الله علیه‌ و‌ آله و ولادت حضرت امام صادق علیه‌السلام بر همه مخاطبان کانال مبارک باد.🌷🌸 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience